pandas区间求和
时间: 2023-10-28 20:57:28 浏览: 38
要在 pandas 中求区间的和,可以使用 `pd.cut()` 函数将数据分组到指定的区间中,然后使用 `groupby()` 函数对分组后的数据进行求和。
以下是一个示例代码,假设我们有一个包含数值数据的 pandas DataFrame `df`,我们要求区间为 `[0, 10), [10, 20), [20, 30)` 的和:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'value': [5, 15, 25, 8, 12, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义区间边界
bins = [0, 10, 20, 30]
# 使用 pd.cut() 函数将数据分组到指定的区间中
df['bin'] = pd.cut(df['value'], bins=bins)
# 使用 groupby() 函数对分组后的数据进行求和
sum_by_bin = df.groupby('bin')['value'].sum()
print(sum_by_bin)
```
运行以上代码,会得到每个区间的和作为输出。
注意:区间的定义是左开右闭(左边界包括在内,右边界不包括在内)。如果需要更改区间的定义,可以调整 `bins` 参数的值。
相关问题
dataframe对指定行区间求和
可以使用`DataFrame.loc`方法选择指定行区间,并使用`sum`方法对其求和,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
# 选择指定行区间
sum_value = df.loc[1:3].sum()
print(sum_value)
```
输出:
```
A 9
B 13
dtype: int64
```
pandas数据集删除指定列后,对剩下的数据进行求和,要求保留求和结果在85~105区间内的数据,输出不在区间内的数据在【‘文物采样点’】列名中的数据,一共有1个数据集需要如此处理,数据集名称如下df2
好的,可以使用如下代码实现:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df2 = pd.read_csv('df2.csv')
# 删除指定列
df2 = df2.drop(columns=['col1', 'col2'])
# 对剩下的数据进行求和
sum2 = df2.sum(axis=1)
# 筛选符合要求的数据
result2 = df2[(sum2 >= 85) & (sum2 <= 105)]
# 输出不符合要求的文物采样点
print('df2不符合要求的文物采样点:')
print(df2[~df2.index.isin(result2.index)]['文物采样点'].tolist())
```
其中,`~`运算符可以取反,`isin`函数可以判断一个索引是否在指定的索引列表中,`tolist`函数可以将Series类型的数据转换为列表类型。